基于微波反射法的谷物含水率在线检测装置研制

针对稻麦联合收割机在收获作业时难以对小麦、水稻等谷物的含水率进行准确在线测量的问题,该文基于微波反射法研究了谷物含水率在线检测方法,建立了稻麦含水率检测模型,研发了一种稻麦联合收割机谷物含水率在线检测装置。该装置采用微波测量模块对稻麦含水率进行非接触式测量,设计了电压转换电路将微波参数转换成电压信号,采用滑动平均滤波算法进行信号滤波,最后通过标定试验所建立的含水率检测模型进行稻麦含水率计算,计算结果经CAN总线通讯在显示器上实时显示。基于上述理论研究、技术开发和结构设计对所研制的谷物含水率在线检测装置分别进行了室内静态试验和田间收割试验研究,试验结果表明:检测装置的对稻麦含水率的测量范围为14%～34%,在室内静态试验和田间收割试验中的性能标准差分别为0.458 3%和1.078 0%,相对误差分别在2.5%和5%左右,具有良好的准确性与实用性。     

Vehicle Lateral Stability Control Based on Sliding Model Control

In view of the vehicle cornering or path changing under ultimate handling maneuver, a 3-DOF nonlinear vehicle dynamics model which takes the vehicle lateral velocity, yaw rate and body roll angle as the State variables is presented. Based on the dynamic analysis, the method which using additional yaw moment produced by different longitudinal braking force among each wheels to improving vehicle handling stability in emergency situations is discussed. Considering the sideslip angle as one of the vehicle state variables is difficult to measuring, the sideslip angle estimation based on vehicle dynamic model and kinematics is designed. And then, based on the theory of siding model control, the combining sliding model control system is founded, which taking the vehicle yaw rate and body side-slip angle errors between the estimated and the real as the input variables, and taking the braking torque and the steering angle as control aims. The simulation results indicate that the control method can effectively improve the vehicle lateral handling stability.     

基于干扰观测器的直播机路径跟踪快速终端滑模控制

针对农田中存在不确定性干扰时,会导致建立的无人水稻直播机运动学模型精确度不高,从而使路径跟踪收敛时间长,跟踪效果较差等问题,提出由直播机运动学模型建立相应的非线性干扰观测器从而实现对不确定性复合干扰的精确观测。将观测到的干扰值补偿到运动学模型中以提高模型的精度,降低滑模控制的抖振。为了控制直播机沿指定路径作业并提高路径跟踪收敛时间,设计了一种快速终端滑模控制算法。基于李雅普诺夫判据检验了算法闭环系统的稳定性。使用Matlab/Simulink建立了农机运动学仿真模型,仿真结果表明,非线性干扰观测器能精确观测出系统的不确定性干扰。与不带干扰观测器的滑模控制算法相比,本文控制算法可有效减少收敛时间,抑制干扰带来的抖振。无人直播机水田作业实验表明,采用本文所提出的算法以1.2m/s的速度高效作业时,横向平均绝对偏差为0.0247m,均方差为0.0311m。并且转弯收敛速度快,无超调,路径跟踪精度满足实际作业要求。     

基于终端滑模和扰动观测的Buck型变换器复合控制技术

目前功率变换器的控制方法以纯状态反馈为主,当干扰较大时一般需要通过较大的增益来抑制干扰的影响,而高增益控制器通常会影响闭环系统的动态或稳态性能。为进一步提高Buck型变换器控制系统的动态和稳态性能,提出了一种基于非奇异终端滑模控制方法和扰动观测技术的复合控制方案。首先,考虑外界干扰、系统不确定以及参数变化的影响,建立Buck型功率变换器的平均状态模型;其次,基于非奇异终端滑模控制方法,设计滑模控制器,实现Buck型变换器的基本电压调节功能;最后,利用扰动观测技术,构造非线性扰动观测器实现对扰动的观测,并将扰动观测值作为前馈与状态反馈结合形成复合控制,进一步改善了系统的性能。仿真和实验验证了所提方法的有效性。     

基于改进樽海鞘群算法的四旋翼飞行器姿态优化控制

针对集总干扰下四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法通过线性扩张状态观测器来估计和补偿集总干扰的影响,提高控制器的稳定性;借助非奇异终端滑模面有限时间收敛的特性设计控制律,加快控制器的收敛速度;控制器的稳定性分析由Lyapunov函数得以证明。引入樽海鞘群算法来优化控制器中的参数,提升控制性能。进一步地,引入一维正态云模型与自适应算子来克服参数整定算法的固有缺陷,增强其优化能力。通过仿真与试验验证了本文方法的有效性与实用性,结果表明:在阵风干扰下,本文方法比线性自抗扰控制策略具有更高的跟踪精度、更强的抗干扰能力与更快的响应速度。     

基于NC-DEA模型长株潭耕地利用经济效率的视窗分析

笔者利用长株潭地域15个县市区1996—2012时段面板数据,采用非控制变量数据包络模型视窗分析方法研究耕地利用效率的变化。结果发现:长株潭市区县地域单元耕地利用经济效率时间变化相对稳定,市域耕地利用经济效率高于其他地域,表明外部环境因素对经济效率产生明显影响,优越的社会经济环境条件有利于耕地效率的提高,非控制变量的数据包络方法在不删除其他要素条件下能评价耕地单要素效率,视窗分析能解释效率的动态变化,二者结合的特定要素的DEA视窗分析方法可以给其他类型土地效率评价提供重要的分析工具。     

基于自适应趋近律的采摘机器人关节滑模控制研究

利用离散趋近律设计的滑模控制可有效抑制滑模控制中的抖动现象,但其抑制抖动的效果与离散趋近律的设计参数及系统的采样时间有着密切的关系。为此,在分析指数趋近律抖动的基础上,提出了一种自适应滑模控制器,Mat LAB能够进一步的提高基于趋近律的滑模控制器的抖动抑制能力。为了验证本文所提出方法的有效性,在Mat LAB中实现了该算法,并利用其来控制采摘机器人关节的伺服电机。仿真结果表明:本文所提的算法具有较好的位置跟踪能力,进一步地抑制了指数趋近律滑模控制中存在的抖动现象,提高了系统的性能。     

轴流泵装置模型断电飞逸过程三维湍流数值模拟

针对轴流泵装置模型断电飞逸过程特点,对应叶轮区所采用的冻结叶轮的变速旋转坐标系方法与基于任意拉格朗日-欧拉方法（ALE）的变速滑移网格法,构建基于三维非定常RANS方程与Spalart-Allmaras湍流模型的数值模拟方法,采用有限体积法对控制方程组进行离散,时间项采用一阶向后差分隐式格式,方程组中扩散项采用二阶中心差分格式,对流项采用二阶迎风格式,应用SIMPLEC方法进行速度压力耦合求解,采用初始工况的定常计算结果作为非定常计算的初始流场.经过轴流泵装置模型断电飞逸过程的数值模拟,获得了机组到达最大转速时所需时间为20.35 s,以及两种数值方法所得最大飞逸转速分别为1 610,1 989 r/min,装置模型稳态飞逸试验转速1 720 r/min,介于两者之间,同时揭示了机组转速、流量、转矩与测点压力等参数随时间变化规律与装置模型流道子午截面流速场、叶轮叶片压力场的瞬变过程,从而为机组结构优化设计和运行管理提供科学的参考依据.     

大流量电液控制阀设计与试验

设计了一种大流量电液控制阀,采用压差反馈取代常用的位移反馈,为二级阀闭环提供了一种新方法并降低了成本;采用椭圆油口降低了阀芯长度与质量,有利于提高系统频响。建立了电液控制阀系统的数学模型并进行了仿真分析,结果表明采用矩形窗口与三角形窗口组合的复合节流窗口的设计可同时满足大流量时的快速性与小流量时的稳定性要求,电液控制阀最大流量为417 L/min,在±50%输入信号下频响为73 Hz。研制了试验样机并成功应用于液压软管脉冲试验系统,系统在不同负载下的水锤波响应进一步验证了所设计大流量电液控制阀应用的广泛性。     

面向立木识别的有效K 均值聚类算法研究

针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。